湯玉簫，吳祖泉，陳宏勝

（1. 蘇州科技大學(xué)建筑與城市規(guī)劃學(xué)院，江蘇 蘇州 215011；2. 同濟(jì)大學(xué)建筑與城市規(guī)劃學(xué)院，上海 200092；3. 深圳大學(xué)建筑與城市規(guī)劃學(xué)院，廣東 深圳 518060）

互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的發(fā)展不僅改變了人們的生活和工作方式，還深刻影響著區(qū)域、城市、社區(qū)的空間形態(tài)和經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)的組織方式。其中，面向居民日常生活需要的城市商業(yè)空間受互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的影響最為顯著。國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于網(wǎng)上購(gòu)物的實(shí)證研究表明，網(wǎng)上購(gòu)物對(duì)城市實(shí)體商業(yè)空間可能存在替代（Bhat et al., 2003；冒亞龍 等，2009）、促進(jìn)（Farag et al., 2007）、補(bǔ)充（Weltevreden, 2007；汪明峰等，2010）等多種作用，城市商業(yè)空間格局也相應(yīng)地產(chǎn)生多種變化。不過(guò)，也有部分學(xué)者認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)對(duì)城市商業(yè)空間的影響效果尚不明顯（Sim et al.,2002），如黃瑩等（2012）研究發(fā)現(xiàn)，連鎖酒店空間布局更多地反映地價(jià)、交通等因子的影響而非互聯(lián)網(wǎng)的影響。近年來(lái)，大量針對(duì)網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購(gòu)的研究認(rèn)為，網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購(gòu)的興起加劇商業(yè)中心的集聚現(xiàn)象（路紫等，2013；史坤博等，2016）。此外，還有學(xué)者認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)影響下的城市生活服務(wù)業(yè)對(duì)傳統(tǒng)區(qū)位的依賴程度下降，從而在空間上擴(kuò)散（王宇凡等，2019）。當(dāng)前，互聯(lián)網(wǎng)仍在加速向傳統(tǒng)行業(yè)滲透，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)城市商業(yè)空間的影響還將進(jìn)一步擴(kuò)大。作為城市商業(yè)的重要組成部分，餐飲業(yè)受互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的影響極深，其中以采取O2O模式的互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)發(fā)展最為迅速。本地生活O2O指同一城市（或地區(qū)），為滿足居民日常生活需求提供商品或服務(wù)的商業(yè)模式，同時(shí)涉及線上和線下的運(yùn)營(yíng)流程。在餐飲業(yè)上，根據(jù)運(yùn)營(yíng)模式不同，O2O餐飲業(yè)可以分為到店O2O餐飲業(yè)和到家O2O餐飲業(yè)2種類(lèi)型（艾瑞網(wǎng)，2017）。到店O2O 餐飲業(yè)主要指以“大眾點(diǎn)評(píng)”等為代表的互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)，運(yùn)營(yíng)模式為通過(guò)購(gòu)物券、點(diǎn)評(píng)等信息吸引顧客進(jìn)行線下店鋪消費(fèi)；到家O2O 餐飲業(yè)主要指以“餓了么”“美團(tuán)外賣(mài)”等為代表的互聯(lián)網(wǎng)外賣(mài)餐飲，運(yùn)營(yíng)模式為“線上下單、線下配送”。

傳統(tǒng)餐飲業(yè)在城市空間布局上符合“中心地理論”（梁璐，2007；張旭 等，2009；舒舍玉 等，2012），呈現(xiàn)在城市中心集聚以及等級(jí)分布的特征，而在互聯(lián)網(wǎng)影響下的城市餐飲業(yè)空間格局則產(chǎn)生新的變化。已有關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的研究主要集中在到家O2O 餐飲業(yè)上，既有研究認(rèn)為在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，餐飲業(yè)在一定程度上擺脫對(duì)區(qū)位的依賴，在空間上呈現(xiàn)“擴(kuò)散化”和“均質(zhì)化”的發(fā)展格局（晏龍旭，2017）。王宇凡等（2019）的研究發(fā)現(xiàn)，在信息技術(shù)的擴(kuò)散力量和傳統(tǒng)區(qū)位決策因素等集聚力量的共同作用下，網(wǎng)絡(luò)外賣(mài)餐館最終呈“分散的集中”特征。翟青等（2020）的研究發(fā)現(xiàn)，線上餐飲空間集聚特征不顯著，呈“水平、多中心”的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，空間分布較為分散。施響等（2019）則認(rèn)為外賣(mài)O2O 餐飲業(yè)的空間發(fā)展更契合“創(chuàng)新擴(kuò)散假說(shuō)”，外賣(mài)餐飲業(yè)由創(chuàng)新中心向外圍逐漸滲透和擴(kuò)散。在到店O2O餐飲業(yè)研究上，王建竹（2014）認(rèn)為在網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購(gòu)的作用下，城市核心商圈餐飲業(yè)的集聚程度得到加強(qiáng)，同時(shí)又使得城市外圍地區(qū)的餐飲業(yè)形成更為“均勻化”的空間布局態(tài)勢(shì)?？傮w而言，已有關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的研究主要針對(duì)單一類(lèi)型互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)，缺乏對(duì)同一區(qū)域兩類(lèi)互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)空間格局及影響因素的比較研究，因此不能全面地理解互聯(lián)網(wǎng)影響下城市餐飲業(yè)空間產(chǎn)生的變化。

互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)空間是由互聯(lián)網(wǎng)影響效應(yīng)作用于實(shí)體餐飲業(yè)空間形成的，因此城市互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的空間分布是由互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的空間影響效應(yīng)和餐飲業(yè)所處的城市空間共同決定的。到店O2O餐飲業(yè)和到家O2O餐飲業(yè)兩類(lèi)互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)由于其運(yùn)營(yíng)模式的差異，分別迎合了不同功能類(lèi)型的城市商業(yè)空間，從而導(dǎo)致兩類(lèi)互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)不同的空間分布偏好。可見(jiàn)，要全面深入地理解互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)對(duì)城市餐飲業(yè)空間格局的影響，不僅需要以兩類(lèi)O2O餐飲業(yè)為研究對(duì)象，還需考察它們?cè)诓煌δ茴?lèi)型地區(qū)的空間分異。因此，本研究選取了城市空間異質(zhì)性較強(qiáng)的蘇州為案例城市，采用核密度估計(jì)、多距離空間聚類(lèi)和多尺度地理加權(quán)回歸等分析方法，比較其到店O2O 餐飲業(yè)和到家O2O 餐飲業(yè)的空間特征差異，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景下的城市餐飲業(yè)空間分布特征及其影響因素進(jìn)行研究，以期對(duì)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下的城市商業(yè)空間優(yōu)化布局提供理論參考。

1 研究區(qū)概況、數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

蘇州市是長(zhǎng)三角重要的中心城市之一，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和信息化發(fā)展水平均較高。據(jù)《2019年度江蘇省互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r報(bào)告》（江蘇省通信管理局，2019），蘇州市2019 年度網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到716 萬(wàn)人，互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)到66.6%，遠(yuǎn)超全國(guó)和江蘇省平均水平。因此，選擇蘇州市作為案例城市，研究互聯(lián)網(wǎng)影響下餐飲業(yè)空間格局具有一定的典型性。

另外，蘇州既是國(guó)家歷史文化名城，也是國(guó)家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)基地，是將歷史遺產(chǎn)保護(hù)和現(xiàn)代化城市建設(shè)有機(jī)融合的典范城市。在城市空間構(gòu)成上，蘇州既有保護(hù)完整的古城，也有蓬勃發(fā)展的新區(qū)，其功能和空間異質(zhì)性十分明顯，其中蘇州中心城區(qū)集中體現(xiàn)這種功能和空間的異質(zhì)性。蘇州中心城區(qū)包括古城、高新區(qū)和工業(yè)園區(qū)三大中心板塊，古城和新城（后者）在空間上相對(duì)分離，承擔(dān)的城市功能和本身的空間形態(tài)差異較大。古城以文化旅游服務(wù)為主，由于歷史遺產(chǎn)保護(hù)的需要，城市肌理和建筑等受到嚴(yán)格管控；新城則更多地承擔(dān)著現(xiàn)代城市功能，是城市CBD所在。因此，本文選擇蘇州中心城區(qū)作為案例區(qū)域，可更好地比較不同類(lèi)型城市空間中到店O2O 餐飲業(yè)和到家O2O 餐飲業(yè)的空間特征差異。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

采用互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)放大數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，分別以大眾點(diǎn)評(píng)的餐飲店鋪?zhàn)鳛榈降闛2O 餐飲業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)源，美團(tuán)外賣(mài)店鋪?zhàn)鳛榈郊襉2O餐飲業(yè)的數(shù)據(jù)來(lái)源。其中，大眾點(diǎn)評(píng)餐飲業(yè)店鋪數(shù)據(jù)采集于大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)①https://www.dianping.com/，數(shù)據(jù)截至2019 年10 月。大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)是中國(guó)最大的第三方消費(fèi)點(diǎn)評(píng)網(wǎng)站，有專業(yè)的線下銷(xiāo)售人員對(duì)店鋪信息進(jìn)行實(shí)地確認(rèn)和更新。為提高點(diǎn)評(píng)信息的有效性，以總評(píng)價(jià)數(shù)＞10條的大眾點(diǎn)評(píng)餐飲業(yè)店鋪數(shù)據(jù)作為到店O2O餐飲業(yè)的數(shù)據(jù)。蘇州中心城區(qū)大眾點(diǎn)評(píng)店鋪共計(jì)50 986家，其中總評(píng)價(jià)數(shù)＞10條的共15 791家。美團(tuán)外賣(mài)餐飲店鋪數(shù)據(jù)采集于美團(tuán)外賣(mài)2019 年10 月單月數(shù)據(jù)，根據(jù)《2019 年上半年中國(guó)外賣(mài)產(chǎn)業(yè)調(diào)查研究報(bào)告》，2019 年上半年美團(tuán)外賣(mài)第一季度、第二季度交易額占比分別為63.4%和65.1%（美團(tuán)研究院，2019），因此美團(tuán)外賣(mài)數(shù)據(jù)對(duì)于整個(gè)外賣(mài)行業(yè)具有代表性。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行糾偏和去重處理，再剔除月銷(xiāo)售＜20單的店鋪后，獲得蘇州中心城區(qū)美團(tuán)外賣(mài)店鋪共計(jì)9 173 家，作為到家O2O餐飲業(yè)的數(shù)據(jù)源。此外，由于餐飲業(yè)O2O對(duì)傳統(tǒng)餐飲店鋪的依賴很高，為了更好地揭示兩類(lèi)店鋪的空間特征，引入高德餐飲POI作為線下餐飲店鋪的數(shù)據(jù)源進(jìn)行對(duì)比分析，數(shù)據(jù)采集于2019年10月。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理，共獲得蘇州中心城區(qū)線下餐飲店鋪50 597 家。該類(lèi)線下店鋪既包括僅線下?tīng)I(yíng)業(yè)的店鋪，也包括加入O2O平臺(tái)的線下店鋪。雖然大量的餐飲店鋪加入O2O 平臺(tái)，但還是以線下?tīng)I(yíng)業(yè)為主，且在本研究中以線下?tīng)I(yíng)業(yè)為主的店鋪數(shù)量遠(yuǎn)高于兩類(lèi)O2O餐飲業(yè)數(shù)量，因此高德餐飲POI能較好地反映傳統(tǒng)線下餐飲業(yè)的空間分布特征。蘇州各類(lèi)餐飲店空間分布如圖1所示。

圖1 蘇州中心城區(qū)各類(lèi)餐飲店空間分布Fig.1 Spatial distribution of various restaurants in the central city

1.3 研究方法

1.3.1 O2O 滲透率 加入O2O 平臺(tái)的餐飲商家在城市（地區(qū)）所有實(shí)體商家中占有的比例可以深刻反映一個(gè)城市（地區(qū)）餐飲行業(yè)受互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的影響程度，參考相關(guān)研究（艾瑞網(wǎng)，2017；史坤博等，2018；張逸姬 等，2019），稱之為O2O 滲透率。本研究含有兩類(lèi)O2O餐飲業(yè)店鋪，其滲透率分別為：

式中：Pa為到店O2O 滲透率，Pb為到家O2O 滲透率；Sa、Sb、Sc分別代表到店O2O 餐飲店鋪數(shù)量、到家O2O餐飲店鋪數(shù)量和實(shí)體餐飲店鋪數(shù)量。需要說(shuō)明的是，這兩類(lèi)互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的滲透率并不能直接進(jìn)行比較，但可以考察各自的分布情況，進(jìn)而分析出各自受互聯(lián)網(wǎng)影響的程度。

1.3.2 空間分析方法

1）核密度估計(jì)

采用核密度估計(jì)法分析蘇州市互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)和實(shí)體餐飲業(yè)的空間分布及集聚情況。核密度分析能較為直觀地展現(xiàn)空間點(diǎn)數(shù)據(jù)集的集聚或離散的分布特征，較好地反映地理要素空間分布的距離衰減效應(yīng)（禹文豪等，2016）。根據(jù)本研究區(qū)域和餐飲業(yè)空間的地理特征，在中心城區(qū)層面和微觀層面分別采用800和300 m為搜索半徑。

2）多距離空間聚類(lèi)

多距離空間聚類(lèi)即Ripley'sK函數(shù)，是一種點(diǎn)數(shù)據(jù)模式的分析方法，對(duì)空間點(diǎn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行不同距離的聚類(lèi)程度分析，最終可以得到空間點(diǎn)數(shù)據(jù)集在不同觀測(cè)尺度下的集聚或離散的分布特征。計(jì)算公式為（王遠(yuǎn)等，2007）：

式中：A為研究區(qū)面積；dij為研究區(qū)范圍內(nèi)空間對(duì)象i到空間對(duì)象j的距離；d為空間尺度大??；δ（dij）為指示函數(shù)；n為研究區(qū)內(nèi)空間對(duì)象的數(shù)量；π 為圓周率；L（d）為K（d）的開(kāi)平方的線性變換。

1.3.3 多尺度地理加權(quán)回歸模型 采用全局OLS模型分析影響互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)分布的因素，并使用多尺度地理加權(quán)回歸（MGWR）模型進(jìn)行局部擬合，從而更精確地揭示影響因素對(duì)不同地理位置互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)產(chǎn)生的效應(yīng)。相較于傳統(tǒng)地理加權(quán)回歸模型（GWR），MGWR 增加了一個(gè)空間平穩(wěn)變量，能更精確地識(shí)別因不同區(qū)域位置差異帶來(lái)的局部影響效應(yīng)變化。全局線性回歸計(jì)算公式為：

式中：β0為常數(shù)項(xiàng)，β1和β2等為系數(shù)；y為自變量；x1和x2等為因變量；ε為殘差。

MGWR計(jì)算公式為（沈體雁等，2020）：

式中：（ui,vi）為第一個(gè)樣本點(diǎn)的空間坐標(biāo)；j為自變量個(gè)數(shù)；xij表示第j個(gè)自變量在第i個(gè)點(diǎn)的觀測(cè)值；bwj表示第j個(gè)變量回歸系數(shù)使用的帶寬，βbwj為局部回歸得到的回歸系數(shù)；εi為殘差。

2 蘇州市互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的空間特征

2.1 互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)總體空間特征

2.1.1 互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)對(duì)傳統(tǒng)餐飲業(yè)空間的依賴性較強(qiáng) 采用核密度估計(jì)法對(duì)中心城區(qū)互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的空間分布特征進(jìn)行分析，搜索半徑設(shè)置為800 m，計(jì)算并繪制實(shí)體餐飲業(yè)的核密度（圖2）。到店O2O餐飲業(yè)呈現(xiàn)明顯的中心集聚特征，形成“一主四副多點(diǎn)”的多中心空間結(jié)構(gòu)（圖2-a）。其中，觀前地區(qū)形成集聚密度最大、分布范圍最廣的到店O2O餐飲業(yè)主中心；在石路、湖西、湖東和獅山地區(qū)形成集聚密度和分布范圍較高的次中心；平江新城、越溪、滄浪新城等地區(qū)也形成一定集聚密度的到店O2O餐飲業(yè)集聚區(qū)；而在婁葑、吳中、元和、木瀆等地區(qū)到店O2O餐飲業(yè)分布面積較廣，但集聚密度較低。總體而言，到店O2O餐飲業(yè)與實(shí)體餐飲業(yè)的空間分布基本一致，與所處商圈等級(jí)有密切聯(lián)系。

圖2 中心城區(qū)各類(lèi)餐飲業(yè)核密度Fig.2 Kernel density of various catering industries in the central city

相比之下，到家O2O餐飲業(yè)形成更為均質(zhì)的空間格局，城市餐飲業(yè)中心之間的差異變?。▓D2-b）。觀前地區(qū)餐飲業(yè)集聚密度與石路、湖西等次中心相當(dāng)，優(yōu)勢(shì)不再明顯。主要餐飲業(yè)中心周邊形成的次級(jí)集聚中心也均得到一定程度的增強(qiáng)，平江新城、滄浪新城、吳中和婁葑等地區(qū)到家O2O餐飲業(yè)發(fā)展水平均較高，婁葑地區(qū)的到家O2O餐飲業(yè)集聚密度甚至已不低于周邊兩大高等級(jí)餐飲業(yè)中心觀前和石路?？梢?jiàn)，互聯(lián)網(wǎng)影響下到家O2O餐飲業(yè)正由高等級(jí)商圈向低等級(jí)商圈擴(kuò)散。雖然到家O2O空間擴(kuò)散趨勢(shì)較為明顯，但歸根結(jié)底到家O2O餐飲業(yè)的集聚中心仍是在實(shí)體餐飲業(yè)的基礎(chǔ)上形成的（圖2-c）；因此，無(wú)論是到店O2O餐飲業(yè)還是到家O2O餐飲業(yè)，對(duì)已有實(shí)體餐飲業(yè)依賴度均較高，即傳統(tǒng)餐飲業(yè)空間是兩類(lèi)互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)空間形成的基礎(chǔ)。

2.1.2 到店O2O 餐飲業(yè)集聚度增強(qiáng)，到家O2O 餐飲業(yè)分布更為均衡 采用多距離空間聚類(lèi)分析不同尺度下互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的空間分布模式，同樣將實(shí)體餐飲業(yè)空間分布一同納入觀測(cè)，在此基礎(chǔ)上采用多項(xiàng)式方法擬合餐飲業(yè)集聚強(qiáng)度曲線（圖3）。結(jié)果顯示，各類(lèi)餐飲業(yè)的L（d）值均＞0，表明中心城區(qū)各類(lèi)餐飲業(yè)均呈現(xiàn)集聚分布狀態(tài)。互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)均在7.7 km處達(dá)到最大集聚強(qiáng)度，而實(shí)體餐飲業(yè)則在8.64 km 處才達(dá)到最大集聚強(qiáng)度。顯然，互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)更偏向于在城市中心區(qū)范圍內(nèi)集聚。到店O2O餐飲業(yè)在7.35 km 范圍內(nèi)集聚強(qiáng)度均高于實(shí)體餐飲業(yè)，可見(jiàn)相較于實(shí)體餐飲業(yè)，到店O2O餐飲業(yè)在城市空間集聚程度得到增強(qiáng)。到家O2O餐飲業(yè)在0.52 km 范圍內(nèi)集聚強(qiáng)度也高于實(shí)體餐飲業(yè)，可見(jiàn)微觀尺度的到家O2O餐飲業(yè)集聚度也較高。而隨著觀測(cè)尺度逐漸變大，到家O2O餐飲業(yè)集聚強(qiáng)度逐漸低于實(shí)體餐飲業(yè)，且差距越來(lái)越大，可見(jiàn)到家O2O餐飲業(yè)的空間分布更為均衡。總體而言，互聯(lián)網(wǎng)到家餐飲業(yè)擴(kuò)散作用明顯，互聯(lián)網(wǎng)到店餐飲業(yè)則趨于中心集聚。

圖3 中心城區(qū)各類(lèi)餐飲業(yè)多距離空間聚類(lèi)分析結(jié)果Fig.3 Multi-distance spatial cluster analysis of various catering industries in the central city

2.2 三大城市中心互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)空間特征

互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的滲透率能反映一個(gè)城市（地區(qū)）的餐飲行業(yè)受互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的影響程度，本文統(tǒng)計(jì)三大城市中心所屬的行政區(qū)中各類(lèi)餐飲業(yè)的分布密度和兩類(lèi)互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的滲透率（表1）。其中，姑蘇區(qū)到店O2O餐飲業(yè)滲透率與高新區(qū)和工業(yè)園區(qū)相當(dāng)，但到家O2O餐飲業(yè)的滲透率僅為另外2個(gè)行政區(qū)的一半。由此可見(jiàn)，到店O2O餐飲業(yè)在三大城市中心的發(fā)展水平相對(duì)均衡，而到家O2O餐飲業(yè)的發(fā)展水平表現(xiàn)出明顯的空間偏好。為了全面理解互聯(lián)網(wǎng)對(duì)城市餐飲業(yè)空間產(chǎn)生的影響，以三大城市中心為例，從微觀尺度對(duì)互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)空間進(jìn)行更為深入的分析。

表1 蘇州中心城區(qū)互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)滲透率Table 1 Statistics on the penetration rate of Internet catering industry in the central city

2.2.1 古城城市中心：到店O2O餐飲業(yè)中心集聚，到家O2O 餐飲業(yè)中心外移 古城中心地區(qū)的實(shí)體餐飲業(yè)以觀前和石路為核心向周邊地區(qū)擴(kuò)散（圖4-a），在平江路、臨頓路、鳳凰街、學(xué)士街、王天井巷和山塘街等地區(qū)形成多個(gè)線性集聚區(qū)，而在永捷廣場(chǎng)、桐涇北路、勞動(dòng)路等地區(qū)則形成密度相對(duì)較低的集聚區(qū)。比較到店O2O餐飲業(yè)與實(shí)體餐飲業(yè)的空間分布，顯而易見(jiàn)，到店O2O餐飲業(yè)具有明顯的中心集聚現(xiàn)象（圖4-a），主要表現(xiàn)在2 個(gè)方面。其一，觀前和石路地區(qū)餐飲業(yè)高密度集聚區(qū)面積大幅減少，出現(xiàn)向核心地區(qū)收縮的現(xiàn)象，如石路地區(qū)的到店O2O 餐飲業(yè)更加集中于靠南的石路國(guó)際商城。其二，位于次級(jí)中心的到店O2O餐飲業(yè)受到明顯的削弱，如平江路、臨頓路、王天井巷等均受到不同程度的影響?？梢?jiàn)，由于高等級(jí)中心的強(qiáng)吸聚力，低等級(jí)中心到店O2O服務(wù)功能受到較大制約。

到家O2O餐飲業(yè)方面（圖4-b），古城區(qū)外的石路取代觀前地區(qū)的餐飲業(yè)主中心地位，成為古城城市中心到家O2O 餐飲的核心，即到家O2O 餐飲業(yè)發(fā)生中心外移。產(chǎn)生此現(xiàn)象的主要原因并非互聯(lián)網(wǎng)的擴(kuò)散作用，而是由于觀前地區(qū)主導(dǎo)功能與到家O2O的運(yùn)營(yíng)模式不相適應(yīng)。觀前地區(qū)以旅游功能為主，而外來(lái)游客旅游的目的是為了獲得更加直接、真實(shí)的旅游體驗(yàn)，具體到餐飲業(yè)，到家O2O餐飲業(yè)的線下配送模式顯然與此不匹配。石路地區(qū)的到家O2O餐飲業(yè)則依托周邊地區(qū)商業(yè)辦公功能獲得更好的發(fā)展?？傮w而言，古城中心互聯(lián)網(wǎng)的擴(kuò)散作用并不明顯，由于旅游功能影響下到家O2O餐飲業(yè)需求不足，平江路、山塘街等地區(qū)產(chǎn)生和觀前地區(qū)相同的現(xiàn)象，即到家O2O餐飲業(yè)分布密度較低。

圖4 蘇州古城城市中心各類(lèi)餐飲業(yè)核密度Fig.4 Kernel density of various catering industries in the city center of the ancient city

更進(jìn)一步分析可知，到店O2O 餐飲業(yè)的點(diǎn)評(píng)、推薦功能迎合了地區(qū)旅游功能的需求，加強(qiáng)了旅游核心區(qū)到店O2O 餐飲業(yè)的集聚度。這解釋了到店O2O餐飲業(yè)高等級(jí)中心如觀前地區(qū)的集聚度顯著提高的現(xiàn)象，也解釋了位于旅游功能區(qū)的次級(jí)餐飲業(yè)中心如平江路、山塘街等在餐飲服務(wù)功能在受到更高等級(jí)商圈“爭(zhēng)奪”的情形下，依然維持較高水平的到店O2O餐飲業(yè)集聚度。由此可見(jiàn)，旅游核心區(qū)餐飲業(yè)到店消費(fèi)特征較強(qiáng)而到家消費(fèi)特征較弱。

2.2.2 新城城市中心：互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)呈點(diǎn)狀分布，商場(chǎng)成為互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的主要空間載體 與古城區(qū)相比，蘇州新城區(qū)的城市空間更加空曠，面向城市生活的沿街店面相對(duì)較少，大量餐飲業(yè)設(shè)施幾乎都集中分布在規(guī)模不一的各級(jí)各類(lèi)商場(chǎng)中。以高新區(qū)的獅山片區(qū)為例（圖5），互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)呈現(xiàn)點(diǎn)狀分布特征，多數(shù)集中分布于商場(chǎng)或商業(yè)街，如綠寶廣場(chǎng)、龍湖天街、金鷹國(guó)際、淮海街等地區(qū)。相較實(shí)體餐飲業(yè)，無(wú)論是到店O2O 餐飲業(yè)還是到家O2O餐飲業(yè)均呈現(xiàn)更強(qiáng)的集聚特征。作為高新區(qū)最重要的商業(yè)服務(wù)中心，龍湖天街和綠寶廣場(chǎng)地區(qū)的到店O2O 餐飲業(yè)分布密度遠(yuǎn)高于其他地區(qū)，可見(jiàn)到店O2O餐飲業(yè)趨向分布在更高等級(jí)的商業(yè)區(qū)。較為意外的是，到家O2O餐飲業(yè)在次級(jí)中心集聚度（如北部的港龍商業(yè)街、景山路等）相較于實(shí)體餐飲業(yè)并沒(méi)有得到加強(qiáng)，餐飲業(yè)仍然在向綠寶廣場(chǎng)和龍湖天街等高等級(jí)商業(yè)區(qū)集聚。由于政策等原因，兩類(lèi)互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)并不能脫離實(shí)體店面經(jīng)營(yíng)，而新城區(qū)商業(yè)功能普遍采用集中化方式布局，使得弱區(qū)位缺乏承載餐飲業(yè)的空間載體，難以形成餐飲業(yè)集聚效應(yīng)，這在很大程度上抑制互聯(lián)網(wǎng)的擴(kuò)散作用。此外，到家O2O餐飲業(yè)的運(yùn)營(yíng)模式更加契合具有商務(wù)辦公和學(xué)校等功能的城市空間，而龍湖天街和綠寶廣場(chǎng)距離該地區(qū)主要的商務(wù)區(qū)和高校距離更近，這也解釋了到家O2O餐飲業(yè)的中心集聚現(xiàn)象。

圖5 蘇州高新區(qū)城市中心各類(lèi)餐飲業(yè)核密度Fig.5 Kernel density of various catering industries in the city center of the high-tech zone

工業(yè)園區(qū)餐飲業(yè)圍繞金雞湖形成以湖西、湖東為核心的餐飲集聚區(qū)，與高新區(qū)相同，園區(qū)餐飲業(yè)同樣依托各級(jí)各類(lèi)商場(chǎng)呈現(xiàn)點(diǎn)狀分布的特征（圖6）。到店O2O餐飲業(yè)在湖西和湖東地區(qū)的集聚度遠(yuǎn)高于其他地區(qū)，可見(jiàn)到店O2O餐飲業(yè)存在明顯的中心偏好性，且片區(qū)等級(jí)越高，中心吸聚力越強(qiáng)。這是因?yàn)榈降闛2O餐飲業(yè)的點(diǎn)評(píng)、推薦功能增強(qiáng)高等級(jí)中心餐飲業(yè)的品牌效應(yīng)，同時(shí)拓展高等級(jí)餐飲業(yè)中心的服務(wù)范圍。而到家O2O餐飲業(yè)則在一定程度上受到互聯(lián)網(wǎng)擴(kuò)散作用的影響，雙湖廣場(chǎng)、順達(dá)廣場(chǎng)、聯(lián)豐廣場(chǎng)以及翰林鄰里中心等地區(qū)的到家O2O餐飲業(yè)相較于實(shí)體餐飲業(yè)均得到增強(qiáng)。此外，這些地區(qū)周邊的高校同樣促進(jìn)到家O2O 餐飲業(yè)的集聚。總體而言，互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)仍需依托適當(dāng)?shù)某鞘泄δ芸臻g進(jìn)行布局。

圖6 蘇州工業(yè)園區(qū)城市中心各類(lèi)餐飲業(yè)核密度Fig.6 Kernel density of various catering industries in the city center of the industrial park

3 蘇州市互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)空間特征的影響因素分析

3.1 影響因素選取

互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)是在傳統(tǒng)餐飲業(yè)基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的，所以傳統(tǒng)餐飲業(yè)空間分布的影響因素如商業(yè)集聚度、交通區(qū)位及人口分布等同樣影響著互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的空間分布，因此本研究選取了傳統(tǒng)餐飲業(yè)空間布局的影響因素（梁璐，2007；張旭等，2009；舒舍玉等，2012）。同時(shí)，為了探究不同城市功能對(duì)兩類(lèi)互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的影響差異，使用住宅小區(qū)密度、寫(xiě)字樓密度、高校密度和旅游資源密度替代常用的人口密度表征餐飲業(yè)的市場(chǎng)依賴。因此，綜合考慮傳統(tǒng)餐飲空間布局影響因素、蘇州互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的實(shí)地調(diào)研情況及空間數(shù)據(jù)的可獲取性，從市場(chǎng)依賴、交通區(qū)位、商業(yè)集聚和地價(jià)水平4 個(gè)方面（表2）對(duì)影響蘇州市互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)空間分布的因素進(jìn)行分析。

表2 互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)空間分布影響因素選取及含義Table 2 Index selection and implication of influencing factors of spatial distribution of Internet catering industry

3.2 模型構(gòu)建與運(yùn)算結(jié)果

在參考相關(guān)研究并多次實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，采用1 km×1 km的網(wǎng)格對(duì)中心城區(qū)進(jìn)行劃分，去除各類(lèi)餐飲業(yè)均無(wú)分布的單元格，最終得到320個(gè)空間分析單元，分別統(tǒng)計(jì)自變量與因變量。對(duì)變量進(jìn)行共線性檢驗(yàn)，所構(gòu)建的互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)模型共線性均＜10，說(shuō)明各變量之間具有較好的相互獨(dú)立性。

首先，構(gòu)建多元線性回歸模型（OLS），結(jié)果見(jiàn)表3所示。其次，在OLS模型的基礎(chǔ)上利用MGWR軟件（Fotheringham et al.,2017）建立考慮了地理位置差異的多尺度地理加權(quán)回歸模型（MGWR）。結(jié)果顯示，到店O2O 餐飲業(yè)R2從0.773 提高到了0.858，AICc 從452.701 下降至392.008（表3、4）；到家O2O 餐飲業(yè)R2從0.616 提高到0.713，AICc 從620.609下降至582.68（見(jiàn)表3、4）。互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的MGWR 模型R2大幅提高的同時(shí)AICc 大幅降低，可見(jiàn)相較于OLS 模型，MGWR 模型具有更好的解釋力。而互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)MGWR 模型的回歸系數(shù)存在變化，某些區(qū)域產(chǎn)生的影響效應(yīng)也有差異，可見(jiàn)影響因素在不同空間單元對(duì)互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的作用不平穩(wěn)。

表3 互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)發(fā)展影響因素的OLS模型結(jié)果Table 3 OLS model results of factors influencing the development of Internet catering industry

表4 到店O2O和到家O2O餐飲業(yè)MGWR模型結(jié)果Table 4 MGWR model results of O2O in-store and O2O delivery catering industry

3.3 結(jié)果分析

3.3.1 影響程度分析 由全局回歸結(jié)果可知，到店O2O餐飲業(yè)除了高校密度置信度較低，其他影響因素均有著較高的置信度。其因素影響力排序?yàn)椋荷虉?chǎng)密度（0.518）>寫(xiě)字樓密度（0.248）>旅游資源密度（0.247） >住宅小區(qū)密度（0.108） >房?jī)r(jià)（0.092）>路網(wǎng)密度（0.084）>高校密度（0.044）（見(jiàn)表3）。商場(chǎng)和寫(xiě)字樓多集中于高等級(jí)商圈，可見(jiàn)到店O2O 餐飲業(yè)存在向高等級(jí)地區(qū)集聚的趨勢(shì)。而旅游資源密度影響較高，驗(yàn)證了到店O2O餐飲業(yè)傾向于分布在旅游資源周邊的空間特征。

到家O2O餐飲業(yè)方面，寫(xiě)字樓密度、旅游資源密度和房?jī)r(jià)的置信度較低。因素影響力排序?yàn)椋荷虉?chǎng)密度（0.639）>路網(wǎng)密度（0.151）>住宅小區(qū)密度（0.099） >高校密度（0.077） >寫(xiě)字樓密度（0.066）（見(jiàn)表3）。其中，商場(chǎng)密度影響力遠(yuǎn)高于其他因素，成為到家O2O 餐飲業(yè)分布的決定性因素。由于到家O2O餐飲業(yè)具有更為靈活的區(qū)位選擇，地價(jià)水平的影響大幅降低，而旅游資源的低影響力，驗(yàn)證了到家O2O 餐飲業(yè)傾向于遠(yuǎn)離旅游區(qū)分布的特征。

3.3.2 影響因素的空間置信度分布 為了進(jìn)一步揭示各功能類(lèi)型的城市空間與互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)分布的關(guān)系，根據(jù)MGWR 模型的局部置信空間分布探究市場(chǎng)因素對(duì)互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)影響的空間異質(zhì)性。

到店O2O餐飲業(yè)除寫(xiě)字樓因素在所有分析單元均顯著外，其他3個(gè)因素均呈現(xiàn)局部顯著狀態(tài)（圖7-a～d）。住宅小區(qū)的影響區(qū)集中在人口較為稠密的城市中心地區(qū)；高校的影響范圍則集中在石湖地區(qū)和獨(dú)墅湖高教區(qū)，這些區(qū)域均是蘇州高校的集聚區(qū)；旅游資源的影響區(qū)集中在古城城市中心，并向四周延伸，高新區(qū)和工業(yè)園區(qū)的到店O2O餐飲業(yè)受旅游區(qū)影響均較弱。

到家O2O餐飲業(yè)方面（圖7-e～h），住宅小區(qū)置信度在所有分析單元均顯著，相較于到店餐飲業(yè)，其影響范圍從城市中心擴(kuò)展至城市外圍；由表3可知，寫(xiě)字樓密度在中心城區(qū)全局并不顯著，但在MGWR 模型考慮周邊分析單元情況后，寫(xiě)字樓密度在所有分析單元均顯著，可見(jiàn)到家O2O餐飲業(yè)可以布局在距離寫(xiě)字樓更遠(yuǎn)的地區(qū)；與到店O2O餐飲業(yè)類(lèi)似，到家O2O餐飲業(yè)的高校影響區(qū)也集中在獨(dú)墅湖等高校集聚區(qū)。

圖7 到店O2O（a～d）和到家O2O（e～h）餐飲業(yè)影響因素的空間置信分布Fig.7 Spatial confidence distribution of influencing factors of O2O in-store(a-d)and O2O delivery(e-h)catering industry

4 結(jié)論與討論

本文以蘇州市為例，比較到店O2O餐飲業(yè)和到家O2O餐飲業(yè)不同的空間特征，并探討影響互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)空間特征的因素，研究發(fā)現(xiàn)，從蘇州互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的空間分布看，城市物質(zhì)空間格局是互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)空間布局的基礎(chǔ)，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)城市空間的影響體現(xiàn)在對(duì)已有城市空間功能的優(yōu)化和放大上。互聯(lián)網(wǎng)對(duì)不同類(lèi)型的商業(yè)服務(wù)存在不同的影響，其中到店O2O餐飲業(yè)存在顯著的中心集聚特征，在互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的影響下，傳統(tǒng)優(yōu)質(zhì)餐飲業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)被放大；而到店O2O餐飲業(yè)則向次級(jí)中心擴(kuò)散，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展使得次級(jí)商圈獲得較好的發(fā)展。由于兩類(lèi)互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)運(yùn)營(yíng)模式與不同功能類(lèi)型的城市空間契合度不同，旅游核心區(qū)餐飲業(yè)呈現(xiàn)較強(qiáng)的到店消費(fèi)特征，而到家O2O餐飲業(yè)更趨向分布在商務(wù)辦公和高校周邊。此外，城市新區(qū)商業(yè)分級(jí)點(diǎn)狀分布的空間組織模式推動(dòng)商業(yè)集聚發(fā)展，導(dǎo)致城市新區(qū)到家O2O餐飲業(yè)集聚度顯著增強(qiáng)，從而抑制互聯(lián)網(wǎng)對(duì)餐飲業(yè)的擴(kuò)散作用。兩類(lèi)互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)受商場(chǎng)密度、寫(xiě)字樓密度和住宅小區(qū)密度的影響均較為明顯，到店O2O餐飲業(yè)的空間分布受到旅游資源的影響較大。

互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)對(duì)同一城市內(nèi)部不同功能區(qū)的商業(yè)空間及居民消費(fèi)行為的影響并不完全相同。如對(duì)市區(qū)和郊區(qū)之間的差異比較（汪明峰等，2013），形成解釋互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在空間上擴(kuò)散規(guī)律的兩大假說(shuō)——技術(shù)擴(kuò)散假說(shuō)和效率假說(shuō)。相較于市區(qū)，郊區(qū)的技術(shù)較為落后、居民網(wǎng)絡(luò)技能較差且實(shí)體商業(yè)欠發(fā)達(dá)，這些均導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在市區(qū)和郊區(qū)之間的擴(kuò)散方式不盡相同。然而，城市內(nèi)部區(qū)位差異不僅僅發(fā)生在市區(qū)和郊區(qū)之間，城市空間的組織模式和所承載的功能同樣在很大程度上影響互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的空間分布。本文從城市空間和功能異質(zhì)性視角論證了互聯(lián)網(wǎng)對(duì)城市餐飲業(yè)空間的不均衡影響。隨著互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)商業(yè)的加速融合，可以預(yù)見(jiàn)的是，未來(lái)不同互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)模式與實(shí)體商業(yè)的結(jié)合對(duì)城市空間的影響會(huì)更加多元且復(fù)合，相關(guān)研究將具有較好的理論和應(yīng)用價(jià)值。

本文通過(guò)對(duì)蘇州中心城區(qū)的實(shí)證研究，在一定程度上揭示了互聯(lián)網(wǎng)影響下的餐飲業(yè)空間分布特征和影響因素，但仍存在一些局限性。一是缺乏動(dòng)態(tài)的研究視角。互聯(lián)網(wǎng)仍在向傳統(tǒng)行業(yè)加速滲透，互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)的空間分布和影響因素仍在變化之中，后續(xù)可考慮采用多時(shí)間截面進(jìn)行持續(xù)性調(diào)查。二是互聯(lián)網(wǎng)餐飲業(yè)空間分布的影響因素有待深化。本文從分析兩類(lèi)O2O餐飲業(yè)影響因素差異的角度選取指標(biāo)，缺乏對(duì)店鋪聲譽(yù)、餐飲特色等因素的考慮，未來(lái)可選取更加全面的影響因素以開(kāi)展更為深入的研究。